公开(公告)号：CN119360222A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411377659.9

申请日：2024-09-30

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 任仲乐 ,  江润侬 ,  宁家伟 ,  刘士杰 ,  侯彪 ,  李卫斌 ,  焦李成

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于多源预训练模型融合决策的大场景遥感影像层次化地物分割方法、系统、设备及介质，方法：构建遥感影像预训练数据集；并采用掩码重建策略对编码器‑解码器结构的预训练模型训练，得到遥感影像预训练权重；构建遥感影像微调数据集，划分训练、验证和测试集；对编码器‑语义分割头结构的模型分别在遥感影像预训练权重和自然图像预训练权重基础上，使用训练集和验证集微调，得到两个语义分割模型；使用两个语义分割模型分别对测试集进行测试，得到自然图像预训练模型和遥感影像预训练模型的预测结果；基于设定的规则，对两个预测结果融合决策，得到遥感影像地物分割结果；系统、设备及介质实现该方法；本发明具有分割精度高和鲁棒性强的优点。

公开(公告)号：CN117079071A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310977804.6

申请日：2023-08-04

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 汪浩然 ,  任仲乐 ,  侯彪 ,  王凯 ,  宁家伟 ,  任博 ,  杨晨 ,  焦李成

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V10/46 ,  G06V10/52 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法、系统、设备及介质，方法包括：数据采集、数据增强、网络训练、结果预测和性能评估；系统、设备及介质：用于实现一种基于Transformer多尺度特征融合的高分辨SAR影像的农田提取方法；本发明通过使用多尺度特征提取的方法，并加以适合SAR影像农田语义分割的数据增强策略，解决了训练样本少、标注质量低等问题，提升了模型在有监督下农田提取的性能以及其泛化性能。

公开(公告)号：CN117953307A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410215653.5

申请日：2024-02-27

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 宁家伟 ,  任仲乐 ,  侯彪 ,  李卫斌 ,  焦李成

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06V20/13 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 一种面向高分辨率大场景遥感影像的非均衡多地物要素分类方法、系统、设备及介质，方法包括：步骤1.光学遥感影像数据集预处理，按照比例划分训练集、验证集和测试集；步骤2.地物要素占比计算；步骤3.非均衡弱类别数据重采样与增强；步骤4.构造自适应交叉熵损失函数；步骤5.深度神经网络特征提取与分类；步骤6.分类结果预测；步骤7.性能评估；系统、设备及介质：用于实现该方法；本发明针对一般方法在极不平衡类别性能表现较差的问题，通过设计一个非均衡类别数据重采样的增强方案和一种全新的自适应交叉熵损失函数，能够有效针对局部类别进行自适应权重计算，增强了模型对弱类别学习能力，提升了其分类性能。